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1、基于A2S2C模式的紧急控制策略李 丽1,严 正1,王兴志1,阮前途2,王 伟2(1.上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海市200240;2.上海市电力公司,上海市200122)摘要:提出一种基于代理(Agent)、服务器(Server)和客户(Client)的协同合作模式(简称A2S2C模式),实现对电力系统的紧急控制。该控制策略采用抗原能量函数对系统进行稳定性分析,其特点是无需进行多机等值和求解相关不稳定平衡点,具有较快的计算速度。在控制执行端引入快关措施,有利于满足系统故障后稳定运行的需求,同时尽可能减少对机组的冲击。采用IEEE 39节点系统对该模式进行了测试,取得了较好的紧急控制
2、效果。关键词:暂态稳定;A2S2C模式;抗原能量函数;快关汽门;紧急控制中图分类号:TM76;TM712收稿日期:2008207215;修回日期:2008211210。国家自然科学基金资助项目(90612018)。0 引言大区电网互联和电力市场的形成已经成为电力系统的发展趋势。但是,系统的互联扩大了故障所影响的范围,而经济利益最大化则导致系统运行的稳定裕度越来越小,因此对紧急控制提出了更高的要求1。文献2提出了multi2agent系统处理模式的紧急控制方案,将以往需要整个系统集中完成的任务,通过几个子系统协同合作的方式来完成,把传统的集中式控制变成分布式协调控制;文献3介绍了基于多智能体系(
3、MAS)的区域电网多判据分层紧急控制系统,分层的结构有利于各层发挥独立自治的作用,又可以通过各层之间的协作,发挥系统的整体效应;文献4描述了基于面向对象和分布式处理的紧急控制系统,在很大程度上减少了失配问题,增强了自适应能力。而在紧急控制策略方面,大多数紧急控制系统仍然基于时域仿真,而控制手段也多以切机和切负荷5为主要措施。本文提出的基于代理(Agent)、服务器(Server)和客户(Client)的协同合作模式(简称A2S2C模式)的紧急控制策略,综合了上述系统的优点,充分利用分布式并行处理、信息优化配置及策略表等技术进行系统的紧急控制。A2S2C模式改变了单一模式的控制策略,采用2种运行
4、方式:实时方式和学习方式。实时方式可以对全网进行在线分析,确定系统的运行状态并给出预想故障,最终形成控制策略表;学习方式则通过与数据库的连接,离线进行分析计算,评价和比较实时方式的运行效果,并对其进行改进,以增强实时方式的功能和适应性。在控制策略的核心算法方面,A2S2C模式采用抗 原 能 量 函 数(AEF antigenenergyfunction)6对系统的暂态稳定性进行快速判断。AEF相对于其他能量函数7能够快速、准确地给出系统的暂态稳定度,且需对多机系统进行双机等值及计算相关不稳定平衡点。应用AEF作为核心算法能够较好地提升A2S2C模式暂态稳定分析的速度、准确率及可靠性。在控制手段
5、方面,A2S2C模式主要采用快关汽门。与切机措施相比,快关汽门能使系统故障后保持机组联网运行,既可以减少对机组的冲击,也有利于电网的稳定运行,不会对系统的继续供电带来威胁,是一项经济、有效的措施8。1A2S2C紧急控制系统的构成A2S2C紧急控制系统的构成如图1所示。图1A2S2C模式结构Fig.1Structure of the A2S2C mode中心Agent是该系统的核心部分,主要由暂态分析、协调管理和资源分配3个模块组成:暂态分析模块是基于消息传递的并行编程模型,把高性能计算机、高速网络、大型数据库、远程设备等融为一体,7第33卷 第5期2009年3月10日Vol.33No.5Mar
6、.10,2009实现电力系统稳定分析的并行化;协调管理模块主要负责收集和处理涉及全系统的综合性信息,对各区域控制装置的工作进行协调和优化;资源分配模块则利用优化算法对多任务进行处理。Server单元主要负责对区域子系统的控制。各Server按其子系统的结构特点,高速并行地进行最优策略搜索,最终形成综合考虑稳定运行要求的区域暂态稳定控制策略。Server单元的运行以高可靠性和高性价比的分布式并行计算平台为基础。Client由浏览器和人机对话2个模块组成:浏览器模块使操作人员能够通过Client GUI快速、准确、实时地观测全网运行状态,同时完成事件记录等任务;人机对话模块则加入了大量的人机交互工
7、作,为操作人员提供一个多功能、多资源和交互性的平台,使整个系统的协调控制更加便捷。2A2S2C模式的运行方式A2S2C模式主要有实时方式和学习方式2种运行方 式:实 时 方 式 主 要 基 于 广 域 测 量 系 统(WAMS)、内网EMS和外网EMS典型方式形成在线潮流、稳定数据,对全网进行暂态稳定分析9,形成策略表,进行紧急控制;而在学习方式中,可以离线对历史数据进行进一步的研究,提出最优策略,对实时部分的策略表进行补充与改进。2.1 实时方式Agent从EMS及实时匹配控制子系统获得实时数据,利用AEF获得受控电力系统的稳定裕度指标,进行信息优化配置,将全网划分为若干个子系统,触发Ser
8、ver和Client。各个Server被触发后,针对给定故障集,快速搜索满足一定稳定裕度、控制代价最小的控制策略,形成子系统控制策略表;在本Server子系统发生故障时,匹配与故障相应的决策,执行就地控制。Client启动浏览器模块,负责全网的进程跟踪、通信、事件记录等任务。2.2 学习方式学习方式主要有2个作用:从数据库中调出特殊的历史数据或系统模型,对其进行离线分析,并搜索合适的紧急控制算法;评价和比较实时方式的运行结果,对系统模型和决策做进一步的调整。Client从数据库(DB)中选择历史数据,触发Agent,Agent从中获得系统的网络结构和参数集合、系统潮流的历史数据,离线计算出各种
9、方式下系统的暂态稳定情况;然后进行系统划分及任务分配,触发Server,并将各种暂态稳定分析结果通知给Client。Server接到Agent的信号后,对各个子系统进行并行计算。与实时系统不同的是,Server可对多种控制手段进行比较,搜索最佳的控制策略。Client同时启动浏览器模块和人机对话模块。运行人员通过浏览器模块可以观察和跟踪系统的进程,及时了解系统现状;而通过人机对话模块对系统可能出现的不良状况进行引导,以确保系统运行的稳定性。学习方式主要基于离线分析计算,因此对消息传递的时间要求不高,可以充分利用运行人员的经验归纳总结,设置故障及各种约束条件,通过各种控制算法和控制策略的比较,找
10、出维持系统安全稳定的最佳控制策略,并把相关数据保存到数据库中。3A2S2C紧急控制策略的形成3.1 基于AEF的暂态稳定分析对于一个包含n台发电机的电力系统,基于惯量中心(COI)坐标的动态模型可以描述如下:didt=?iMid?idt=Pmi-Pei-MiMTPCOI(1)式中:MT,i,?i分别为系统中所有发电机的转子总惯性时间常数、惯性中新坐标系下发电机i的功角、角速度偏差;Pmi和Pei分别为同步坐标下发电机i的输入机械功率、输出电磁功率和切机或切负荷量;PCOI为惯性中心的加速功率,PCOI=ni=1(Pmi-Pei)设fi()=Pmi-Pei-MiMTPCOI,则对于第i台发电机有
11、6:sgn(fi()Mid?idt=fi()(2)对式(2)进行整理,并提供功角变换的上下限可得出第i台发电机改进的能量函数:Vi=sgn(ffi()Mi?2i2-isifi()di(3)相应的n机电力系统总的暂态能量为:V=VKE+VPE=ni=1sgn(ffi()Mi?2i2-ni=1isifi()di(4)式(4)即为AEF下的暂态能量定义。AEF与传统的暂态能量函数相比,在动能项添加了符号,这恰好就把系统失稳后的加速功率和减速功率通过符82009,33(5)号进行区分。对式(4)求导,可得暂态能量变化率为:dVdt=ni=1?i(-fi()+sgn(ffi()fi()(5)因为AEF计
12、及了系统中所有的减速能量,因此式(5)不恒等于0,这与其他的暂态能量函数不同。根据势能定义,有f()=-5VPE5(6)将式(6)代入式(5)可得:dVdt=ni=1?i5VPE5+sgn(fi()5VPE5(7)对于多机系统,AEF会呈现一个多维势能井。当落在势能井内,5VPE/5 0,?0,则dV/dt0;而当落在井外,5VPE/5 0,则dV/dt0。因此,当dV/dt=0时系统处于临界状态,即ni=1?i(-fi()+sgn(ffi()fi()=0(8)AEF进行系统稳定性分析是基于相反作用力之间的平衡。在稳态条件下,每台发电机的输入机械转矩与输出电磁转矩平衡,转速保持不变。当系统受到
13、干扰时,平衡遭到破坏,一部分电机的转子将按旋转体的运动定律加速,而另一部分发电机的转子则减速运动。在系统故障或不稳定的任意时刻,系统总是试图维持加速功率和减速功率的平衡。而AEF则是在系统故障时刻获取系统最大的减速能量,并判断其是否能与加速能量相互抵消。由AEF判别故障切除后系统的第一摇摆稳定性的步骤如下:首先通过对式(1)进行积分,得到系统的故障轨迹;观察每个步长的dV/dt和VPE(),直到找出dV/dt=0的时间点,即满足式(8)的时刻;此刻3所对应的VPE(3)即为临界能量的一个估值。再计算出系统的能量裕度为:V=VPE(3)-Vcl(9)式中:Vcl为电力系统在故障清除时刻的能量值。
14、当V0时,电力系统稳定;当V 0时,电力系统不稳定。由于AEF法中的暂态能量函数呈现一个多维势能井的特征,AEF法与其他暂态能量函数法相比,无需将系统进行双机等值,也不必求解相关不稳定平衡点。通过对系统的加速能量和减速能量的区分,AEF法即可获得较好的临界能量估计值6。3.2 基于快关的控制手段快关汽门的原理如图2所示。其中:延迟时间td、阀门关闭时间tc、阀门开启时间to的数值通常固定不变;而阀门完全关闭时间tl、快关汽门的最小快关量min和快关汽门的恢复量inf则可以对其进行控制8。图2 快关汽门的特征曲线Fig.2Valve stroke characteristic curve在控制策
15、略中,发电机有功输出总的减少量即为电力系统总的不匹配功率,它由选出的需要进行控制的发电机共同承担3,各发电机的有功减少量按发电机故障期间所积累的能量在总的不匹配能量中所占的比重来确定。设发生故障时刻为0,tcl为故障清除时刻,则发电机在故障期间积累的能量可以通过下式计算:Ei=Mitcl0fi()idti=1,2,n(10)在故障清除时刻,电力系统总的不匹配功率记为P,它是各发电机不匹配功率之和,即P=ni=1(Pmi(tcl)-Pei(tcl)(11)在发电机阀门快关控制中,需要进行控制的各发电机有功功率减少量为:Pi=EiETPi=1,2,nA(12)但实际工程中,一方面由于紧急控制的实时
16、性,不可能同时对多台发电机进行有效的控制;另一方面,由于部分发电机承担的比重很小,而快关汽门由于技术上的问题,不可能达到只把发电机的有功功率减少10%或是更小。当前对快关的要求一般是主入口控制(CVs)和再热器中间截止控制(IVs)的最小阈值分别为总功率的40%和25%。因此,在本文中选取P最大的1台或几台发电机,即发生故障后功率最不匹配的发电机进行控制。4 算例分析为了验证本文方法的有效性,利用PSS/E对IEEE 10机39节点系统进行故障仿真计算。该电力系统包括10台发电机、39个节点、34条线路。9 运行可靠性与广域安全防御 李 丽,等 基于A2S2C模式的紧急控制策略4.1 算例1系
17、统中母线6发生三相短路故障,0.25 s时切除故障线路。Agent和Client同时启动,Client仅触发浏览器模块,立即进行全网的进程跟踪、通信、事件记录等任务;中心Agent利用AEF计算系统的临界能量,然后利用临界能量和系统在故障清除时刻的能量值的差值求出系统的能量裕度V。为了验证结果的准确性,Agent同时采用AEF和势能界面(PEBS)10方法进行计算。图3为Agent求解系统临界能量的仿真曲线。图3 各能量函数仿真曲线Fig.3Simulation curves of energy functions由前文的分析可知,AEF的dV/dt=0时刻对应的势能点即为系统的临界能量,图中
18、对应的临界能量为0.123 8;通过PEBS的dVP/dt曲线也可以找出临界能量为0.124 3,两者的数值十分接近,证明本文基于AEF法的分析结果具有良好的精度。但是因为PEBS需要将系统进行双机等值才能得到准确的能量裕度,而AEF不需要进行双机等值校正就可求出临界能量,因此AEF在计算上更为便捷。Agent计算出系统在故障清除时刻的能量值为0.175 0,对应能量裕度为V=-0.051 2,若不采取措施,则电力系统将失去稳定,其功角曲线如图4所示。图4 系统故障后的功角曲线Fig.4Swing curves of the post2fault systemAgent检测到系统即将失稳,根据
19、系统的结构和特点,将整个系统划分成3个区域子系统:G30,G31,G32,G33,G34,G35,G36,G37,G38,G39,分别由Server1,Server2,Server3控制,这样3台Server并行地进行控制策略搜索。经过计算,需要对G31和G32进行快关控制,而G31和G32的机械功率的快关最小控制量分别为29.4%和31.6%。启动Server1对其控制的子系统进行紧急控制,Client实时跟踪系统的控制情况。通过Client监测到系统实施控制后的功角曲线如图5所示,电力系统在采取控制后达到了稳定。图5 控制后的功角曲线Fig.5Swing curves of the sys
20、tem after control4.2 算例2通过Client形成一个含有10个故障的预想故障集,触发Agent及Server进行计算。对于多个故障,Agent基于分布式并行计算模式,利用AEF计算出系统的稳定裕度。然后触发Server根据稳定裕度指标快速搜索出最佳的控制方案,形成控制策略表,并对其控制策略进行仿真验证,其结果如表1所示。表1 预想故障下的紧急控制策略Table 1Strategy of emergency control for forecasted faults故障Tcct/sTcl/sVPE(3)Vcl快关机组结果20.240.25 0.270.062 6 0.081
21、2G39稳定60.210.22 0.250.123 8 0.175 0G31,G32稳定70.250.26 0.290.084 8 0.112 2G31,G32,G39稳定100.210.22 0.240.021 9 0.042 8G32,G39稳定130.220.23 0.260.142 3 0.190 9G32,G38稳定170.200.21 0.230.062 8 0.080 6G39稳定180.260.27 0.300.039 3 0.048 9G39稳定210.220.23 0.240.061 7 0.078 8G37稳定260.280.29 0.310.310 2 0.374 1G
22、38稳定270.230.24 0.270.095 7 0.113 0G38,G39稳定注:Tcct为故障临界切除时间;Tcl为实际故障切除时间;VPE(3)为临界能量;Vcl为故障清除时能量。从仿真结果来看,采取的控制措施都能保证系统稳定,而且通过时域仿真计算出来的故障临界切012009,33(5)除时间又验证了AEF对系统稳定判断的准确性,因此A2S2C模式具有在线应用的潜力。5 结语暂态安全分析与控制决策是互联电网调度运行、防御连锁故障导致大停电事故的重要手段。本文提出的基于A2S2C模式的紧急控制策略,通过Agent,Server,Client之间的相互协作,将在线分析与离线分析紧密结合
23、,充分利用决策表、分布式并行计算等技术,确保系统的稳定性。A2S2C的控制策略方面采用AEF,能够快速、准确地判断出系统的失稳情况,同时,运用快关汽门作为控制手段以减小对系统的冲击。通过对IEEE 10机39节点系统的仿真表明,该模式具有良好的应用前景。参 考 文 献1倪以信,陈寿孙,张宝霖.动态电力系统理论和分析.北京:清华大学出版社,2002.2王成山,余旭阳.基于Multi2Agent系统的分布式协调紧急控制.电网技术,2004,28(3):125.WANG Chengshan,YUXuyang.Distributedcoordinativeemergency control based
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30、ove Power System Transient StabilityL I Li1,YA N Zheng1,WA N G Xingzhi1,RUA N Qiantu2,WA N G Wei2(1.Shanghai Jiaotong University,Shanghai 200240,China;2.Shanghai Municipal Electric Power Company,Shanghai 200122,China)Abstract:A new emergency control strategy for stability of power system,called A2S2
31、C model,is proposed in this paper.TheA2S2C model is implemented by the cooperation of three parts,i.e.Agent,Server and Client.In this model,the method basedon antigen energy function(AEF)is employed to assess the stability of power system.Since AEF method can calculate systemstability margin without
32、 the information of multi2machine equivalent and unstable equilibrium points,it performs faster thanstandard transient energy function2based methods.The turbine fast valving is chosen so as to maintain power system stabilityunder system disturbances,the impact on turbine generator is decreased as we
33、ll.The presented strategy is verified on the IEEE392bus test system.The work is supported by National Natural Science Foundation of China(No.90612018).Key words:transient stability;Agent2Servers2Clients mode;antigen energy function;fast valving;emergency control11 运行可靠性与广域安全防御 李 丽,等 基于A2S2C模式的紧急控制策略